MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416201877 · doi:10.1108/978-1-83608-116-6

School Discipline and Administrator Decision-making

2025· book· en· W4416201877 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Chitpin, David C. Young

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Francis Xavier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchool disciplineDisciplineWork (physics)Nova scotiaSchool systemEducational leadershipNeoliberalism (international relations)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

School Discipline and Administrator Decision-Making has been developed for leaders, practitioners, and researchers to explore the theory and practice of decision-making, with specific reference to school administrators and their response to school discipline. This work delves into the experiences of Canadian and Mauritian principals faced with tensions―sometimes racial―regarding discipline. School leaders have the potential to make valuable changes within their schools as their influence touches on all aspects of the school building and culture. Yet, often discipline presents a challenge for school leaders as it requires a certain degree of discretion, especially when examining the issue of racial discipline disparity gaps in schools. Exploring both a Western and non-Western context, the opening chapters highlight the rigidity of behavioural policies and the desire to break from such neoliberal practices despite fears of repercussion in Mauritius. This is followed by an exploration of the decision-making of principals in Ontario and Nova Scotia in a Canadian context. The chapters challenge neoliberal policies and guidelines by questioning current practices and proposing various leadership frameworks. By incorporating both a Canadian and Mauritian context, the authors highlight various strategies which can be used to rethink our current approaches to decision-making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,014
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEducation Discipline and InequalityTravaux en français237 207